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Enregistrement W6888629479 · doi:10.21227/c8mn-8525

The use of tACS on movement-related brain waves

2022· dataset· en· W6888629479 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueIEEE DataPort · 2022
Typedataset
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNeuroplasticityElectroencephalographyMotor cortexMotor learningElectrophysiologyBrain stimulationPrimary motor cortexCerebral cortexBeta RhythmLocal field potential

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background. MEG and EEG are techniques used to study the electrical activity from different brain areas. The signal arises from synchronized postsynaptic potentials of neurons that generate electrophysiological oscillations in different frequency bands. During movement process, the EEG/MEG spectral power within the beta range (15–29 Hz) decreases in amplitude and this is termed as Event-Related Desynchronization (ERD) [1]. It has been revealed that ERD is related with increased excitability of neurons in sensorimotor areas [2], [3]. Moreover, ERD amplitudes at baseline and during movement vary between age groups of young and old [4]. Abnormal increases in beta EEG power at baseline ERD are also well documented in e.g. Parkinson’s diseases and stroke [5], [6].There is converging evidence suggesting an association of cortical oscillations in the motor cortex with neuroplasticity events underlying motor memory consolidation [7], [8]. Using EEG, positive effects of exercise on motor learning by quantifying the modulation of ERD has been studied [9]. It was revealed that improvements in motor learning was associated with a significant acute decrease in beta-band ERD in sensorimotor areas measured during a grip task. Based on previous research studies, non-invasive brain stimulation (NIBS) protocols can induce neuroplasticity changes[10]–[12]. For instance, tACS allows for inducing direct cortical alterations in the underlying intrinsic neural oscillations by modulating cortical excitability through electrodes placed on the surface of the scalp [11]. Therefore, NIBS is considered as promising therapy for patients with motor deficits caused by neurodegenerative diseases.Objective. Since NIBS could induce changes in neuroplasticity and ERD is closely related with motor performance, the objective of this study is to determine the effects of NIBS protocols (tDCS and tACS) on baseline ERD.Hypothesis. We will use of a novel HD-EEG cap which allows for simultaneous EEG recording and NIBS (tDCS or tACS); this will increase spatial accuracy of stimulation and eliminate the delay between stimulation and EEG recordings. We hypothesize that tDCS applied through a custom electrode configuration in the HD-EEG cap will decrease baseline ERD, whereas tACS could induce an increase in baseline ERD. Successful outcome will further help to design NIBS therapy for patients with motor deficits.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Jeu de données · Signal consensuel: Jeu de données
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0030,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0160,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,061
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,236 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

En bref

Citations0
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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